בתמלול, ההבדל בין דיוק של 95 אחוזים לדיוק של 99 אחוזים אינו הבדל של ארבעה אחוזים אלא הבדל בין ״לא שמיש״ ל״שמיש״: פרוטוקול בית-משפט, הרצאה אקדמית שמונגשת לסטודנט חירש או שידור טלוויזיה מחויבים ברמת-דיוק שמעוגנת לעיתים בחוק. ורביט, שנוסדה בנובמבר 2016 על ידי תום ליבנה, אריק שלף וקובי בן צבי, בנתה את המודל העסקי שלה סביב הפער הזה: מודל אוטומטי מייצר טיוטה, ומתמלל אנושי מביא אותה לרמה הנדרשת.
זהו ״אדם בלולאה״ כארכיטקטורה מכוונת, לא כפשרה זמנית — והוא גם מה שאפשר לחברה למכור למגזרים שבהם טעות היא בעיה משפטית. שוקי-היעד המרכזיים היו השכלה גבוהה, מערכת-המשפט ותקשורת.
ההתרחבות נעשתה גם ברכישות: במאי 2021 רכשה את VITAC, מספקיות הכתוביות הגדולות בארצות-הברית, בכ-50 מיליון דולר, ובהמשך את Automatic Sync Technologies (2021) ואת Take 1 הבריטית (2022). ביוני 2021 גייסה 157 מיליון דולר והפכה לחד-קרן, ובנובמבר אותה שנה גייסה 250 מיליון דולר נוספים לפי שווי של כ-2 מיליארד דולר.
נכון ל-2026 התמונה שונה מאוד. הזינוק באיכות של זיהוי-דיבור אוטומטי צמצם את הפער שעליו נשען המודל העסקי, והחברה עברה סבבי-פיטורים וירידה חדה בשווייה; בפברואר 2024 סיים המייסד תום ליבנה את תפקידו כמנכ״ל. זהו אחד המקרים הבולטים שבהם חברת-בינה-מלאכותית נפגעה דווקא מהתקדמות הטכנולוגיה שעליה נבנתה.
הלקח מהמקרה נוגע לכל חברה שבנתה מוצר סביב פער-יכולת של המודלים בזמן נתון. כשהפער נסגר, נסגרת איתו גם הצדקת-המחיר. חברות ששרדו מהלכים כאלה הצליחו בדרך-כלל להעביר את הערך שלהן למקום אחר: תהליכי-עבודה, עמידה בדרישות-רגולציה, אינטגרציה במערכות הלקוח, או שירות שאינו מתומחר לפי דקת-אודיו.
עם זאת, הצורך עצמו לא נעלם. הנגשת תוכן מוקלט לאנשים עם לקות-שמיעה היא חובה חוקית במקומות רבים, ובמערכת-המשפט נדרש תמלול מדויק לפרוטוקול. השאלה שנותרה פתוחה היא מי מספק את זה ובאיזה מחיר — וכמה מהעבודה האנושית באמת נחוצה כשהטיוטה האוטומטית משתפרת משנה לשנה.